Was sind Algorithmen - einfach erklärt
Algorithmen - das Wort wird heute für alles verwendet, von einfachen Instagram-Feed-Empfehlungen bis hin zu komplexen Tools wie ChatGPT. Aber was sind Algorithmen? Sind sie nur etwas für Computer? Wie können sie Ihnen helfen?
Im heutigen Artikel erklären wir, was Algorithmen sind, und geben einige Beispiele dafür, wie Sie von dieser allgegenwärtigen, aber oft missverstandenen Technologie profitieren können.
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So definieren Sie realistische Vertriebs- und Umsatzziele mit Predictive Analytics
Was Sie brauchen, um realistische Vertriebs- und Umsatzziele zu definieren.
Im November 2000 hat der Vorstand der Firma „General Electric (GE)“ Jeffery Immelt ausgewählt, um den legendären Jack Welch als CEO zu ersetzen. Als Immelt die Zügel in die Hand nahm, setzte er ein ehrgeiziges Umsatzziel: "Wir glauben, dass GE zwei- bis dreimal schneller wachsen kann als das weltweite Bruttoinlandsprodukt, was einem nachhaltigen Umsatzwachstum von etwa 8 Prozent entspricht".
Als Zusatzinformation ist festzuhalten, dass das Industriesegment von GE historisch gesehen um 4 Prozent gewachsen ist.
Wie kann KI gegen den Fachkräftemangel im B2B-Großhandel und in der Produktion helfen?
Die Bedeutung der Predictive Sales Software zur Bewältigung des Fachkräftemangels im Fachgroßhandel Deutschlands.
Der Fachkräftemangel hat in Deutschland ein alarmierendes Ausmaß erreicht und betrifft insbesondere den Fachgroßhandel. Vertriebsleiter und Geschäftsführer von Fachgroßhändlern in Deutschland stehen unter großem Druck, da sie mit einem akuten Fachkräftemangel konfrontiert sind.
In diesem Fachartikel wird erläutert, wie wichtig der Einsatz einer Predictive Sales Software ist, um die Produkte mit der höchsten Kaufwahrscheinlichkeit pro Kunde zu identifizieren, den optimalen Endpreis für jeden Kunden zu finden und Kundenbindung zu erreichen, bevor Kunden verloren gehen.
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Predictive Analytics vs Prescriptive Analytics
Da es so viele Arten von Datenanalysen und Analysemethoden gibt, gehen wir in diesem Beitrag auf vier Analysetypen ein.
Besonders befassen wir uns mit der Predictive und Prescriptive Analytics (DE: prädiktiver und präskriptiver Analyse), da diese häufig verwechselt werden. Außerdem gilt es zu verstehen, wann und wie Sie beide einsetzen sollten.
Was kann künstliche Intelligenz (KI) und was nicht?
Künstliche Intelligenz (KI) schwankt seit Jahren zwischen „Terminator“, „Technologie der Zukunft“ oder „neue Supermacht“ und „funktioniert nicht“, „ist enttäuschend“ oder „kein Vertrauen“.
Nicht umsonst gab es in den rund letzten 70 Jahren immer wieder sogenannte „KI-Sommer“ und „KI-Winter“. Genauer gesagt, gab es seit den 50er Jahren, in denen KI erforscht und entwickelt wurde, zwei KI-Winter: Anfang der 70er Jahre und Ende der 80er wurden die hohen Erwartungen in die Technologie enttäuscht. Investoren haben sich zurückgezogen und Forscher bekamen weniger Fördergelder.
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Erklärbare, verantwortungsvolle und vertrauenswürdige künstliche Intelligenz – Was steckt dahinter?
Seit Juni 2023 nimmt der „AI-Act“ immer mehr Form an. Das EU-Parlament plant mit der KI-Verordnung erstmals einen gesetzlichen Rahmen für die Entwicklung und Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) – auch „AI-Act“ genannt:
„Die europäische KI-Strategie zielt darauf ab, die EU zu einem Drehkreuz für KI von Weltrang zu machen und sicherzustellen, dass KI menschzentriert und vertrauenswürdig ist.“ - Europäische Kommission.
Im Zuge dieser Regelung fallen häufig die Begriffe „erklärbare“, „verantwortungsvolle“ und „vertrauenswürdige“ KI.
Wie künstliche Intelligenz Vertriebsprognosen verbessert
Die Erstellung und Nutzung von Vertriebsprognosen sind ein essenzieller Geschäftsprozess für jedes B2B-Unternehmen. Es ist auch eine der wichtigsten Aufgaben für Vertriebsmanager, die Verkaufsprognosen zur Vertriebsplanung und Strategie verwenden.
Es gibt viele Möglichkeiten Vertriebsprognosen zu erstellen. Von Befragungen und Schätzungen der Vertriebsmitarbeiter über zukünftige Verkäufe bis hin zu regelbasierten Excel-Kalkulationen oder Business-Intelligence-Anwendungen. Doch die unschlagbarsten Prognosen werden mit Hilfe von künstlicher Intelligenz erstellt. Warum das so ist, besprechen wir in diesem Artikel.
Grob gesagt, helfen Vertriebsprognosen Unternehmen dabei, etwas Planungssicherheit in einer unsicheren Zukunft zu erlangen. Das Ziel dabei ist Ressourcen effizient zuzuweisen, Geld und Kosten zu sparen und den Umsatz zu steigern.
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Deep Learning (tiefes Lernen) vs. maschinelles Lernen
Schon vor dem Aufkommen von Deep Learning gab es intelligentere Prozessoren, die uns bei der Bewältigung komplexer Aufgaben helfen können, wie zum Beispiel IBM Watson.
Doch das maschinelle Lernen kann inzwischen in Untergruppen unterteilt werden, was dazu führt, dass die Begriffe verwechselt oder vermischt werden. Deep Learning (tiefes Lernen) und maschinelles Lernen: Das eine ist ein Teil des anderen, wird aber oft synonym verwendet.
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Wie die Vorhersage der Kundenabwanderung im B2B-Bereich funktioniert
Für Unternehmen, die ad-hoc verkaufen, ist es nicht so einfach, die Kundenabwanderung vorherzusagen. Im Gegensatz dazu ist es für „As-a-Service-Unternehmen“, deren Geschäftsmodell auf Abonnements basiert, einfacher, gefährdete Kunden bereits sehr früh zu identifizieren.
SaaS-Unternehmen profitieren von ständig aktualisierten, detaillierten Live-Statistiken zur Kundennutzung. Zum Beispiel während einer kostenlosen Testphase und auch darüber hinaus, wenn der Kunde ein Abonnent geworden ist. Sie erstellen Modelle zur Vorhersage der Kundenabwanderung auf der Grundlage historischer Daten, die zeigen, wie oft sich Kunden anmelden und welche Funktionen sie nutzen.
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Implementierung von KI-basierten Assistenten im B2B-Vertrieb
Sie überlegen, KI-basierte Predictive Analytics in Ihrer Vertriebsorganisation einzuführen. Sie sind davon überzeugt, dass Ihnen diese Art von Technologie einen Wettbewerbsvorteil verschaffen wird?
Dann ist es gut zu wissen, welche Schritte und welche Entscheidungen auf Sie zukommen werden, wenn Sie einen KI-basierten Assistenten im Vertrieb einsetzen möchten. KI ermöglicht es Ihnen datenbasierte Entscheidungen im Vertrieb zu treffen. Dabei ersetzen KI-basierte Assistenten im Vertrieb keine Vertriebsmitarbeiter. Diese Art von Technologie unterstützt und erweitert stattdessen die Fähigkeiten und Fertigkeiten Ihres Teams.
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